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GHSL: Degree of Urbanization 1975-2030 V2-0(P2023A)
このラスター データセットは、国連統計委員会が推奨する「都市化の度合い」ステージ I の手法を適用した、グローバルな多時相の農村部と都市部の分類を表しています。これは、GHSL プロジェクトが 5 年間隔で 1975 ~ 2030 年の期間について生成したグローバルなグリッド化された人口と市街地表面データに基づいています。学位 … ghsl jrc population sdg settlement -
GHSL: Global building height 2018(P2023A)
この空間ラスター データセットは、2018 年の建物の高さのグローバル分布を 100 m の解像度で示しています。建物の高さの予測に使用される入力データは、ALOS グローバル デジタル サーフェス モデル(30 m)、NASA スペースシャトル レーダー地形ミッションなどです。 alos building built built-environment builtup copernicus -
GHSL: Global building volume 1975-2030(P2023A)
このラスター データセットは、100 メートル四方あたりの立方メートルで表された建物の体積のグローバル分布を示しています。このデータセットは、建物の総体積と、主に非住宅(NRES)用途のグリッドセルに割り当てられた建物の体積を測定します。推定値は、蓄積された… alos building built-environment copernicus dem ghsl -
GHSL: Global built-up surface 10m(P2023A)
このラスター データセットは、S2 画像データから観測された 2018 年の建物表面の分布を、10 m グリッドセルあたりの平方メートルで表しています。データセットは、a) 総建築面積と、b) … のグリッド セルに割り当てられた建築面積を測定します。 built built-environment builtup copernicus ghsl jrc -
GHSL: Global built-up surface 1975-2030(P2023A)
このラスター データセットは、100 m グリッド セルあたりの平方メートルで表される、建物が建っている表面の分布を示しています。このデータセットでは、a) 総建築面積と、b) 主に非住宅(NRES)用途のグリッド セルに割り当てられた建築面積を測定します。データは空間的および時間的に補間されるか、… built built-environment builtup copernicus ghsl jrc -
GHSL: Global population surfaces 1975-2030(P2023A)
このラスター データセットは、居住人口の空間分布を、セルの居住者の絶対数で表しています。CIESIN GPWv4.11 から導き出された 1975 年から 2020 年までの 5 年間隔の居住人口の推定値と 2025 年と 2030 年までの予測値は、国勢調査または… ghsl jrc population sdg -
GHSL: Global settlement characteristics (10 m) 2018(P2023A)
この空間ラスター データセットは、10 m の解像度で人間の居住地を区切り、その内部特性を、構築された環境の機能的および高さ関連のコンポーネントの観点から記述します。GHSL データ プロダクトの詳細については、GHSL Data Package 2023 レポートをご覧ください。 building built builtup copernicus ghsl height
Datasets tagged ghsl in Earth Engine
[null,null,[],[],["The content describes multiple Global Human Settlement Layer (GHSL) datasets, each focused on different aspects of human settlements. These datasets include: settlement characteristics, building height, built-up surface area (at 10m and 100m), building volume, population distribution, and degree of urbanization. The data spans from 1975 to 2030, providing historical data and projections, all derived from satellite imagery and census information. Each dataset measures in square or cubic meters.\n"]]